import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import make_interp_spline
sns.set()

# 画图：温度与传感器关系图

dataset = pd.read_excel('../data/drawDate.xlsx')
# 要分析的数据
x_index=dataset.iloc[0, :360].values
X = dataset.iloc[1:33, :360].values
y_manual=dataset.iloc[33, :32].values
k_manual=dataset.iloc[34, :32].values
q_manual=dataset.iloc[35, :32].values
print("======原始数据的形状========")
print(np.array(x_index).shape)
# print(x_index)
print(np.array(X).shape)
# print(X)
print(np.array(y_manual).shape)
# print(y_manual)
print(np.array(k_manual).shape)
# print(k_manual)
print(np.array(q_manual).shape)
# print(q_manual)



# 在同一个画布中绘制两张图
plt.figure(figsize=(15,15))
# 图一：每年上映电影的总收入
ax = plt.subplot(111)
# 设置x轴 范围
ax.set_xlim(0,360)
# 设置x轴 主刻度，（次刻度设置minor=True）
ax.set_xticks(np.arange(0,360,1), minor=False)

for i in range(32):
   # 画图
   model0 = make_interp_spline(x_index,X[i])
   xx= np.linspace(1, 360, 360)
   yy=model0(xx)
   ax.plot(xx,yy, linestyle='--', marker='o', markersize=5)
# 增加竖线
   ax.axvline(x=y_manual[i], color='#d46061', linewidth=1)
   ax.axvline(x=k_manual[i], color='#000000', linewidth=1)
   ax.axvline(x=q_manual[i], color='#F9F900', linewidth=1)
ax.set_title('传感器位置')
ax.set_ylabel('温度')
f=plt.gcf()  #获取当前图像
plt.show()

f.savefig('../data/fivePoint.png')
